java中悲观锁和乐观锁的区别【redis悲观锁 redis锁与乐观锁的选择】乐观锁：对于一个数据的操作并发，是不会发生修改的 。在更新数据的时候，会尝试采用更新，不断重入的方式 ， 更新数据 。悲观锁：对于同一个数据的并发操作，是一定会发生修改的 。
区别：悲观锁，从数据开始更改时就将数据锁住，知道更改完成才释放 。乐观锁，直到修改完成准备提交所做的的修改到数据库的时候才会将数据锁住 。完成更改后释放 。悲观锁会造成访问数据库时间较长，并发性不好，特别是长事务 。
乐观锁：乐观锁在操作数据时非常乐观，认为别人不会同时修改数据 。因此乐观锁不会上锁，只是在执行更新的时候判断一下在此期间别人是否修改了数据：如果别人修改了数据则放弃操作，否则执行操作 。
从上面的描述我们可以看出，悲观锁适合写操作非常多的场景，乐观锁适合读操作非常多的场景 ， 不加锁会带来大量的性能提升 。公平锁/非公平锁 公平锁是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁 。
大厂面试题详解:如何用Redis实现分布式锁?1、直接使用 set（key，value，NX，EX，timeout） 指令，同时设置锁和超时时间 。以上两种方法，使用哪种方式都可以 。释放锁的脚本两种方式都一样，直接调用 Redis 的 del 指令即可 。
2、如果想要实现可重入的分布式锁的话，需要在设置value的时候加上线程信息和加锁次数的信息 。但是这是简单的思路，如果加上过期时间等问题之后，可重入锁就可能比较复杂了 。
3、如返回1 ， 则该客户端获得锁，把lock.foo的键值设置为时间值表示该键已被锁定，该客户端最后可以通过DEL lock.foo来释放该锁 。如返回0 ， 表明该锁已被其他客户端取得，这时我们可以先返回或进行重试等对方完成或等待锁超时 。
4、使用分布式锁要满足的几个条件：系统是一个分布式系统（关键是分布式，单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现）共享资源（各个系统访问同一个资源，资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL） 。
5、如果发现加锁次数是0了 ， 说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：“del myLock”命令，从redis里删除这个key 。然后呢，另外的客户端2就可以尝试完成加锁了 。这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制 。
分布式锁有哪些?ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定同一个目录下只能有一个唯一文件名 。
在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性 ， 需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等 。有的时候 ， 我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行 。
但是当规模上升到分布式集群的情况下，要控制共享资源访问，就需要通过分布式锁来实现 。常见的分布式锁方案如数据库乐观锁 ， Redis锁，zk锁等 。
说实话 ， 如果在公司里落地生产环境用分布式锁的时候，一定是会用开源类库的，比如Redis分布式锁，一般就是用Redisson框架就好了，非常的简便易用 。
分布式锁 。Google的锁是分布式锁，早年Google的四大基础设施，分别是GFS，MapReduce ， BigTable，Chubby，Chubby是早年Google四大基础设施之一，提供粗粒度的分布式锁服务 。
分布式锁的三种实现方式在Java中，实现分布式锁可以通过以下几种方式： 基于数据库的分布式锁通过在数据库中创建一个表 ， 表中包含一个唯一标识符（如ID或UUID），以及一个表示锁状态的字段（如锁定或未锁定） 。
目前分布式锁的实现方案主要包括三种：基于数据库实现分布式锁主要是利用数据库的唯一索引来实现，唯一索引天然具有排他性，这刚好符合我们对锁的要求：同一时刻只能允许一个竞争者获取锁 。
获取锁最终都会调用这个方法，通过 lua 脚本与 redis 进行交互 ， 来实现分布式锁 。首先分析，传给 lua 脚本的参数：lua 脚本的流程：为了实现无限制持有锁，那么就需要定时刷新锁的过期时间 。
子节点有三种类型 。zookeeper 提供了 Watch 机制，client 可以监控每个节点的变化，当产生变化会给 client 产生一个事件 。可以利用临时节点与 watch 机制实现分布式锁 。
redis支持服务端锁定1、Redis支持服务端锁定，通过使用SET命令来设置一个唯一的键值对实现的 。当一个客户端想要获取锁时，它会使用SET命令来设置一个键值对 ， 其中键是一个唯一的字符串，表示锁的名称，值是一个时间戳，表示客户端想要获取锁的时间 。
2、一种办法是引用一些开源库 。在8版本之后，redis为了解决这个问题，提供了官方版的解法，就是命令：set key value nx expireTimeNum ex，将上述两个命令合并成了一个命令 。
3、使用redis实现并发锁，主要是靠两个redis的命令：setnx和getset 。那我们的设计思路就是：上面的代码使用了一个RedisService的类 ， 里面主要是简单封装了一下redis的操作，你可以替换为自己的service 。
4、亲 。redis是没有锁机制的哟 。对于多个用户连接也不存在竞争问题 。但是在进行并发时可能会出现连接超时，连接被阻塞或者是连接被关闭之类的错误 。
5、其中，ARGV[1] 是可传入的参数变量，表示持有锁的系统的唯一值，也就是只有持有锁的客户端才能刷新 key 的超时时间 。到此为止，一个完整的分布式锁才算实现完毕 。
分布式锁为什么不用乐观锁用redisforupdate排他锁 。所谓乐观锁与前边最大区别在于基于CAS思想，是不具有互斥性，不会产生锁等待而消耗资源 ， 操作过程中认为不存在并发冲突，只有updateversion失败后才能觉察到 。我们的抢购、秒杀就是用了这种实现以防止超卖 。
分布式锁其实可以理解为：控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作，通过互斥来保持一致性 。
基于数据库实现分布式锁：主要是利用数据库的唯一索引来实现，唯一索引天然具有排他性，这刚好符合我们对锁的要求：同一时刻只能允许一个竞争者获取锁 。
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